首頁 > 新聞資訊 Arm新技術正在加速跨行業(yè)變革，幫助開發(fā)者并推動行業(yè)標準升級。
技術領域正在不斷演進。要保持前沿地位，需要采用創(chuàng)新方案來優(yōu)化開發(fā)流程、提升性能表現(xiàn)并強化安全防護。本文精選了一系列技術進展，賦能技術領導者與商業(yè)決策者。
內容涵蓋從AI驅動的開發(fā)工具到移動游戲與汽車網絡安全的解決方案，這些技術演進將推動行業(yè)標準升級并為推動未來發(fā)展提供助力。
通過Arm GitHub Copilot擴展簡化開發(fā)
GitHub Copilot是一個由AI驅動的代碼補全工具，通過提供代碼建議和自動化重復任務來幫助開發(fā)者。Arm64運行環(huán)境是基于Arm的本地環(huán)境，適用于持續(xù)集成和部署，使開發(fā)者能夠在Arm架構上構建和測試應用程序。
高級合作伙伴營銷經理Michael Gamble，談到新的GitHub Copilot的Arm擴展，它利用AI幫助開發(fā)人員更高效地將應用程序遷移到Arm架構。此工具提供了特定架構的代碼建議，并與Arm的性能優(yōu)化工具無縫集成，簡化了在Arm64平臺上的開發(fā)過程，促進了更多的創(chuàng)新。
同時，高級軟件工程師兼開發(fā)人員Avin Zarlez，解釋了Arm GitHub Copilot擴展如何通過AI驅動的代碼建議直接在開發(fā)者的集成開發(fā)環(huán)境（IDE）中增強軟件開發(fā)工作流程。
Arm KleidiCV集成強化視覺處理
計算機視覺技術已廣泛應用于圖像識別、增強現(xiàn)實等領域。作為行業(yè)領先的開源庫，OpenCV的Python包日下載量已超過30萬次。資深軟件工程師Mark Horvath介紹，KleidiCV通過新增的多線程支持，能夠充分發(fā)揮多核CPU的性能優(yōu)勢，顯著提升圖像處理效率。目前，Android平臺的OpenCV4.11版本已默認集成KleidiCV，開發(fā)者可便捷獲取性能優(yōu)化支持。
汽車網絡安全獲ISO/SAE 21434認證
ISO/SAE 21434標準明確了汽車電氣電子系統(tǒng)全生命周期內的網絡安全風險管理工程要求。隨著車輛互聯(lián)化和自動化程度的不斷提升，確保網絡安全已成為行業(yè)發(fā)展的關鍵要素。
汽車安全經理Lucas Bressan詳細介紹了Arm獲得ISO/SAE 21434認證的相關情況，這一認證充分體現(xiàn)了Arm在端到端汽車網絡安全領域的持續(xù)投入與技術積累。值得注意的是，Neoverse V3AE CPU作為通過該標準評估的Arm IP，為合作伙伴提供了完善的安全文檔支持體系，有效推動了安全汽車產品的開發(fā)進程。
GDC 2025展現(xiàn)移動游戲創(chuàng)新
游戲開發(fā)者大會（GDC）是游戲行業(yè)專業(yè)人士交流知識與展示創(chuàng)新的盛會。開發(fā)者市場負責人Gemma Platt介紹了Arm在GDC開發(fā)者峰會上的多項活動，包括主題演講、技術分享和現(xiàn)場演示。Epic Games、Godot、聯(lián)發(fā)科和騰訊等知名游戲合作伙伴也參與了此次活動。其中，Arm Accuracy Super Resolution（ASR）技術的展示成為亮點，這項開源技術方案通過超分辨率技術提升游戲引擎性能，為行業(yè)發(fā)展提供了創(chuàng)新解決方案。
用Arm CMN S3和CXL存儲創(chuàng)新重新定義數(shù)據(jù)中心
Compute Express Link（CXL）是一種開放標準互連技術，旨在實現(xiàn)CPU與加速器、內存擴展器等設備之間的高速通信，從而提升數(shù)據(jù)中心性能與資源利用率。
產品經理John Xavier Lionel詳細介紹了Arm的Coherent Mesh Network（CMN）S3互連技術。該技術專為支持CXL設計，可實現(xiàn)計算與存儲組件之間的一致性通信和內存共享。這一創(chuàng)新方案有效應對了現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心對數(shù)據(jù)密集型應用日益增長的需求，為下一代存儲架構提供了可擴展且高效的解決方案。
基于圖神經網絡的高效物理仿真
圖神經網絡（GNNs）是一類擅長處理圖結構數(shù)據(jù)依賴關系的機器學習模型，特別適用于復雜物理系統(tǒng)的仿真模擬。
Arm架構工程師Máté Stodulka與研究工程師Tomas Zilhao Borges正在探索如何利用GNNs在移動硬件上實現(xiàn)高效的物理仿真，目標是實現(xiàn)流體、布料等復雜材質的逼真模擬。這一方法充分利用了針對移動平臺優(yōu)化的機器學習技術，有望顯著提升移動應用和游戲的擬真度與交互體驗。
Android平臺WebGPU圖形性能分析
在這篇詳細教程中，開發(fā)者推廣專家Gabriel Peterson將指導開發(fā)者完成Android平臺WebGPU應用的構建與性能分析。這份循序漸進的指南非常適合希望在Android應用中使用WebGPU，并通過專業(yè)級工具深入了解性能優(yōu)化技術的開發(fā)者。
本文轉自公眾號“Qt軟件”
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